数字信号处理大作业
数字信号处理习题集大题及答案
1设序列x(n)={4，3，2，1} ， 另一序列h(n) ={1，1，1，1}，n=0,1,2,3 （1）试求线性卷积 y(n)=x(n)*h(n) （2）试求6点圆周卷积。
（3）试求8点圆周卷积。
解：1．y(n)=x(n)*h(n)={4,7,9,10,6,3,1}2．6点圆周卷积={5,7,9,10,6,3}3．8点圆周卷积={4,7,9,10,6,3,1,0}2二．数字序列 x(n)如图所示. 画出下列每个序列时域序列： (1) x(n-2); (2)x(3-n);(3)x[((n-1))6],(0≤n ≤5);(4)x[((-n-1))6],(0≤n ≤5);n12340.5x(3-n)x[((n-1))]n43210.5n12340.5x[((-n-1))6]3．已知一稳定的LTI 系统的H(z)为)21)(5.01()1(2)(111------=z z z z H试确定该系统H(z)的收敛域和脉冲响应h[n]。
解:0.52ReIm系统有两个极点，其收敛域可能有三种形式，|z|<0.5, 0.5<|z|<2, |z|>2 因为稳定，收敛域应包含单位圆，则系统收敛域为：0.5<|z|<211111213/25.013/4)21)(5.01()1(2)(--------=---=z z z z z z H)1(232)()5.0(34)(--+=n u n u n h n n4．设x(n)是一个10点的有限序列x （n ）={ 2,3,1,4,-3,-1,1,1,0,6}，不计算DFT ，试确定下列表达式的值。
(1) X(0), (2) X(5), (3)∑=9)(k k X ,（4）∑=-95/2)(k k j k X eπ解：（1） （2）（3）（4）5． x(n)和h(n)是如下给定的有限序列 x(n)={5, 2, 4, -1, 2}， h(n)={-3, 2, -1 }(1) 计算x(n)和h(n)的线性卷积y(n)= x(n)* h(n)； (2) 计算x(n)和h(n)的6 点循环卷积y 1(n)= x(n)⑥h (n)； (3) 计算x(n)和h(n)的8 点循环卷积y 2(n)= x(n)⑧h (n)； 比较以上结果，有何结论？ 解：（1）14][]0[190===∑=n Nn x X W 12][][]5[119180510-=-===⎩⎨⎧-=∑∑====奇偶奇数偶数n n n n n n x n x X n n W20]0[*10][][101]0[99===∑∑==x k X k X x k k 0]8[*10][][101]))210[((][]))[((2)10/2(92)10/2(9010)/2(===-⇔--=-=-∑∑x k X ek X ex k X e m n x k j k k j k m N k j N πππ5 2 4 -1 2-3 2 15 2 4 -1 210 4 8 -2 4-15 -6 -12 3 -6-15 4 -3 13 -4 3 2y(n)= x(n)* h(n)={-15,4,-3,13,-4,3,2}(2)5 2 4 -1 2-3 2 15 2 4 -1 210 4 8 -2 4-15 -6 -12 3 -6-15 4 -3 13 -4 3 22-13 4 -3 13 -4 3 2y1(n)= x(n)⑥h(n)= {-13,4,-3,13,-4,3}(3)因为8>(5+3-1),所以y3(n)= x(n)⑧h(n)＝{-15,4,-3,13,-4,3,2，0}y3(n)与y(n)非零部分相同。
数字信号处理实验课大作业
DSP 实验课大作业设计一 实验目的 在DSP 上实现线性调频信号的脉冲压缩、上实现线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示（动目标显示（动目标显示（MTI MTI MTI）和动目标检测）和动目标检测）和动目标检测(MTD)(MTD)(MTD)，，并将结果与MATLAB 上的结果进行误差仿真。
上的结果进行误差仿真。
二 实验内容1. MATLAB 仿真仿真设定带宽、脉宽、采样率、脉冲重复频率，用MATLAB 产生16个脉冲的LFM LFM，每个脉冲，每个脉冲有4个目标（静止，低速，高速），依次做：，依次做：1） 脉冲压缩；脉冲压缩；2） 相邻2脉冲做MTI MTI，产生，产生15个脉冲；个脉冲；3） 16个脉冲到齐后，做MTD MTD，输出，输出16个多普勒通道个多普勒通道4） 改变PRF 后，利用两次PRF 下不同的速度结果，求不模糊速度下不同的速度结果，求不模糊速度2. DSP 实现实现将MATLAB 产生的信号，在visual dsp 中做频域脉压、中做频域脉压、MTI MTI MTI、、MTD MTD，将，将MTI 和MTD 结果导入Matlab ，并将其结果与MATLAB 的结果作比较。
三 实验原理1.1. 频域脉冲压缩原理频域脉冲压缩原理一般通过匹配滤波实现脉冲压缩。
在接收机中设置一个与发射信号频率相匹配的压缩网络使经过调制的宽脉冲的发射信号（一般认为也是接受机输入端的回波信号）变成窄脉冲，使之得到良好的距离分辨力，这个过程就称为“脉冲压缩”。
而这个脉冲压缩网络实际上就是一个匹配滤波器网络。
络实际上就是一个匹配滤波器网络。
2.2. MTI 原理原理MTI MTI（（Moving Target Indication Indication）即动目标显示是利用运动目标带来的多普勒频）即动目标显示是利用运动目标带来的多普勒频移来消除静止杂波。
当雷达按照一定的周期辐射LFM 信号时，目标与雷达的距离不同会使得回波的相位有所不同。
数字信号处理期中大作业题
《数字信号处理》期中作业一、填空题1. 若线性时不变系统是有因果性，则该系统的单位取样响应序列h(n)应满足的充分必要条件是 。
2. 若y(n)=T[x(n)]，则时不变系统应该满足的条件是： 。
3. 已知，的反变换 。
4. FFT 的基本运算单元称为 运算。
5. ，变换区间，则 。
6. ，，是和的8点循环卷积，则 。
7. 设代表x (n )的付里叶变换，则x (-n )的付里叶变换为：________。
8. 设h (n )和x (n )都是有限长序列，长度分别是N 和M ，只有当h (n )和x (n )循环卷积长度L 满足___________时，其循环卷积等于线性卷积。
9. 假设时域采样频率为32kHz ，现对输入序列的32个点进行DFT 运算。
此时，DFT 输出的各点频率间隔为______Hz 。
二、选择题1. 以下序列中 的周期为5。
A. B. C. D.2. 在对连续信号均匀采样时，要从离散采样值不失真恢复原信号，则采样周期T s 与信号最高截止频率f h 应满足关系( )。
A.T s >2/f hB.T s >1/f hC.T s <1/f hD.T s <1/(2f h )3. FIR 系统的系统函数的特点是 。
A.只有极点，没有零点B.只有零点，没有极点C.没有零、极点D.既有零点，也有极点4. 有限长序列，则 。
A. B.C. D. 5. 设两有限长序列的长度分别是M 与N ，欲用圆周卷积计算两者的线性卷积，则圆周卷积的长度至少应取( )。
A ．M+N B. M+N-1 πωππωω≤<<⎩⎨⎧=2202)(j e X )(ωj e X =)(n X )3()(-=n n x δ8=N =)(k X {}21121121)(01，，，，，，，）（==n n x {}02310)(02，，，，）（==n n x )(3n x )(1n x )(2n x =)2(3x )(ωj e X )853cos()(π+=n n x )853sin()(π+=n n x )852()(π+=n j e n x )852()(ππ+=n j e n x )(Z H 10)()()(-≤≤+=N n n x n x n x op ep =-*)(n N x )()(n x n x op ep +)()(n N x n x op ep -+)()(n x n x op ep -)()(n N x n x op ep --C. M+N+1D. 2(M+N)三、计算题设序列x(n)的傅氏变换为()j X e ω，试求下列序列的傅立叶变换。
重庆大学数字信号处理大作业报告
数字信号处理课外实验设计——音频采样和频谱混叠课程名称：数字信号处理院系：通信工程学院专业：通信01班年级： 2013级*名：***学号： ********指导教师：**实验时间： 2015.11.26重庆大学一、实验目的：1、熟悉MATLAB语言的基本用法；2、掌握MATLAB语言中音频数据与信息的读取与播放方法；3、掌握在MATLAB中设计滤波器的方法；4、掌握MATLAB语言中信号频谱的绘制方法。
5、对采样定理进行初步验证，体会频谱混叠现象，并大致确定音频信号的最低采样频率。
二、实验原理：现实当中遇到的绝大多数信号都是连续的，即所谓的连续信号。
如语音、图像、温度压力电流等都是模拟信号。
要利用数字信号处理技术实现对这些信号的处理，需要借助对这些信号的处理，需要借助A/D转换，先将模拟信号转变为数字信号后才能利用数字技术对其进行加工处理。
因此，采样是从连续到离散的桥梁。
如果选择的采样频率太低，及fs<2fm的采样频率太低，或者说是信号的最高频率fm 超过fs/2，则采样后的频谱按照采样率周期延拓时，各周期延拓分量产生频谱的交叠，这种现象叫频谱混叠。
三、实验内容：本实验通过MATLAB软件，完成以下四项任务1、用fs=44100HZ采集一段音乐。
2、改变采样频率，用fs=5512HZ采集一段音乐，体会混叠现象。
3、录制一段自己的声音，试验当fs=？时，发生混叠。
4、（选作）在噪声环境中录制一段自己的声音，试采用一种方法将噪声尽可能地消除。
四、实验步骤：仿真程序DSP_homework1.m:clc;clear;close all;%% 44100Hz和5512Hz采集音频文件[FileName,PathName] = uigetfile('*.wav','选择待处理音频文件');%获取处理音频文件位置path1=fullfile(PathName,FileName);[x,Fs1]=audioread(path1);%默认采样频率Fs为44100Hzx1=x(:,1);%1声道数据x2=x(:,2);%2声道数据%y1=x1(1:800000);%y1=x1(1:8:end);Fs2=5512;y1=resample(x1,5512,44100); %信号降采样处理,采样从44100Hz降到5512Hzy2=resample(x2,5512,44100);y=[y1 y2];t1=0:1/Fs1:(length(x1)-1)/Fs1;%取时域横轴tt2=0:1/Fs2:(length(y1)-1)/Fs2;N =5096; %fft点数，以频谱分辨率为10Hz,信号最高频率40kHz求出记录最小点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzX1=fft(x1,N);X1=10*log(abs(fftshift(X1)));%用对数表示44100Hz音频信号的频谱Y1=fft(y1,N);Y1=10*log(abs(fftshift(Y1)));%用对数表示5512Hz音频信号的频谱PathName1=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'加噪后音频文件另存为');FileName1='music_5512.wav'path2=fullfile(PathName1,FileName1);audiowrite(path2,y,Fs2);%生成5512Hz采样的wav格式音频文件，试听音乐效果%% 绘图figure(1);%44100Hz采集音频信号时域图、频谱图subplot(2,1,1);plot(t1,x1,'r');axis([0 95 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:5:95),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('44100Hz采样音乐信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(2,1,2);plot((-N/2+1:N/2)*Fs1/N/f,X1,'b');axis([-25 25 -70 50]);set(gca,'XTick',-25:5:25),grid on;set(gca,'YTick',-70:20:50),grid on;title('44100Hz采样音乐信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');figure(2)%5512Hz采集音频信号时域图、频谱图subplot(2,1,1);plot(t2,y1,'r');axis([0 95 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:5:95),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('5512Hz采样音乐信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(2,1,2);plot((-N/2+1:N/2)*Fs2/N/f,Y1,'b');axis([-3 3 -70 50]);set(gca,'XTick',-3:1:3),grid on;set(gca,'YTick',-70:20:50),grid on;title('5512Hz采样音乐信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');仿真程序DSP_homework2.m:clc;clear;close all;%% 录音测试多少采样频率时发生混叠Fs1=2205;%录音采样频率nBits=16;%音频位数nChannels=1;%声道数recording_time=1.5;%录音时间长度recObj = audiorecorder(Fs1,nBits,nChannels)disp('Start speaking.')recordblocking(recObj, recording_time);disp('End of Recording.');play(recObj);% 回放录音数据myRecording = getaudiodata(recObj);% 获取录音数据t1=0:1/Fs1:(length(myRecording)-1)/Fs1;%取时域横轴tN1=5096; %fft点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzfft_myRecording=fft(myRecording,N1);fft_myRecording=20*log(abs(fftshift(fft_myRecording)));PathName1=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'录音音频文件另存为'); FileName1='record_2205.wav'path=fullfile(PathName1,FileName1);audiowrite(path,myRecording,Fs1);%生成原始信号叠加噪声后的wav格式音频文件，试听叠加噪声效果%% 绘制录音数据波形figure(1)subplot(211)plot(t1,myRecording,'r');axis([0 1.5 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.1:1.5),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('2205Hz录制人声信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N1/2+1:N1/2)*Fs1/N1/f,fft_myRecording,'b');axis([-1.5 1.5 -120 80]);set(gca,'XTick',-1.5:0.5:1.5),grid on;set(gca,'YTick',-120:20:80),grid on;title('2202Hz录制人声信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');仿真程序DSP_homework3.m:clc;clear;close all;%% 录入噪音[FileName,PathName] = uigetfile('*.wav','选择待处理录音文件');%获取处理音频文件位置path=fullfile(PathName,FileName);[audio,Fs]=audioread(path);%默认采样频率Fs为44100Hzt=0:1/Fs:(length(audio)-1)/Fs;%取时域横轴tN =5096; %fft点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzfft_audio=fft(audio,N);fft_audio=20*log(abs(fftshift(fft_audio)));%% 绘制噪音数据波形figure(1)subplot(211)plot(t,audio,'r');axis([0 2 -1.1 1.1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.2:2),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-1.1:0.2:1.1),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('噪声背景下声音信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N/2+1:N/2)*Fs/N/f,fft_audio,'b');axis([-25 25 -220 -60]);set(gca,'XTick',-25:5:25),grid on;set(gca,'YTick',-220:20:-60),grid on;title('噪声背景下声音信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');%% 进行加噪处理Ym=max(max(max(audio)),max(abs(min(audio))));%找出极值audio=audio/Ym;%% 设计低通滤波器wn=0.1;%滤波器归一化截止频率为0.15n=513;%滤波器阶数为512w=hamming(n)hh=fir1(n-1,wn,'low',w);figure(2);freqz(hh);%绘制滤波器的频率响应图%% 对加噪音频信号进行滤波处理filter_audio=filter(hh,1,audio);%使含有噪声的信号通过一个已设计的低通滤波器hhPathName2=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'去噪后音频文件另存为'); FileName2='record_recover.wav'path2=fullfile(PathName2,FileName2);audiowrite(path2,filter_audio,Fs);%生成原始信号叠加噪声后又经滤波后的wav格式音频文件，试听滤波后效果fft_filter_audio=fft(filter_audio,N);fft_filter_audio=20*log(abs(fftshift(fft_filter_audio)));%用对数表示噪声信号的频谱%%figure(3)subplot(211)plot(t,filter_audio,'r');axis([0 2 -1.1 1.1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.2:2),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-1.1:0.2:1.1),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('滤噪后声音信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N/2+1:N/2)*Fs/N/f,fft_filter_audio,'b');axis([-5 5 -220 -60]);set(gca,'XTick',-5:1:5),grid on;set(gca,'YTick',-220:20:-60),grid on;title('滤噪后声音信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');五、结果与分析：1.实验结果：Figure 1Figure2Figure3Figure4 Figure5Figure6 Figure7高斯白噪声背景下Figure8Figure9Figure10背景噪声下Figure11Figure12 Figure132.实验分析声音信号的采集与分析处理在工程应用中是经常需要解决的题,如何实时采集声音信号并对其分析处理,找出声音信号的特征在科学研究中是一项非常有意义的工作。
西安电子科技大学数字信号处理大作业
数字信号处理大作业班级：021231学号：姓名：指导老师：吕雁一写出奈奎斯特采样率和和信号稀疏采样的学习报告和体会1、采样定理在进行A/D信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(1)在时域频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原始信号。
(2)在频域当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fmax时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fo的采样值来确定,即采样点的重复频率fs ≥2fmax。
2、奈奎斯特采样频率(1)概述奈奎斯特采样定理：要使连续信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（即奈奎斯特频率）。
奈奎斯特频率（Nyquist frequency）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）或奈奎斯特－香农采样定理得名。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽，就可以真实的还原被测信号。
反之，会因为频谱混叠而不能真实还原被测信号。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。
从理论上说，即使奈奎斯特频率恰好大于信号带宽，也足以通过信号的采样重建原信号。
但是，重建信号的过程需要以一个低通滤波器或者带通滤波器将在奈奎斯特频率之上的高频分量全部滤除，同时还要保证原信号中频率在奈奎斯特频率以下的分量不发生畸变，而这是不可能实现的。
在实际应用中，为了保证抗混叠滤波器的性能，接近奈奎斯特频率的分量在采样和信号重建的过程中可能会发生畸变。
数字信号处理大题+小题(空白)
已知序)()(5n R n x ,求x(n)的8点DFT 变换。
已知模拟滤波器的传输函数 ，用脉冲响应不变法将其转换为数字滤波器，设T=2。
已知采样周期T=2，用双线性变换法将其转换成数字滤波器，说明双线性变换法的有点和缺点。
已知 ，在Z 平面上画出零极点分布图。
已知FIR滤波器的单位脉冲响应为：N=7,h(n)=[3,-2,1,0,1,-2,3] ，说明其相位特性，求群时延。
利用Z变换法求解差分方程描述系统的系统函数H(z)。
1,0)(),(05.0)1(9.0)(-≤==--nnynunyny写出图中流图的系统函数表达式。
已知序列x(n)如图所示，画x((n-2))5R5(n)的图形。
(选做)y(n)1/2 -83 1/4x(n)2Z-1Z-1Z-1求有限长序列x(n)= 的N点DFT。
用脉冲不变法将转换为H(z),采样周期T。
五、计算题(每题12分，共24分)如图所示的RC低通滤波器(1)用脉冲响应不变法转换成数字滤波器。
并画出相应的网络结构图(2)用双线性变换法转换成数字滤波器。
并画出相应的网络结构图(3)以上两种方法所设计的滤波器各自存在那种失真？已知，求两个序列的N=5的循环卷积。
已知系统的差分方程为)2(31)1(32)2()1(2)()(-+---+-+=n y n y n x n x n x n y ， (1)求出系统函数(2)画出直接II 型网络结构(3)画出全部一阶节的级联型结构 (4)画出一阶节的并联结构已知序列}4,3,2,1{)(1=n x ，}1,1,1,1{)(2=n x ，求两个序列的线性卷积，和N=5及N=7点的循环卷积。
一个FIR线性相位滤波器的单位脉冲响应是实数的，且n<0 和n>6 时h(n)=0。
如果H(0)=1且系统函数在z=0.5e jπ/3和z=3 各有一个零点，H(z)的表达式是什么？假如x(n)的z变换代数表示式为：（1）求出系统函数所有的零极点；（2）X（z）可能有多少个不同的收敛域？（3）画出不同情况的收敛域图。
课程大作业 数字信号处理实验报告
课程大作业数字信号处理实验报告课程大作业-数字信号处理实验报告实验一信号、系统和系统响应一．实验目的1.熟悉理想采样的性质，了解信号采用前后的频谱变化，加深对采样定理的理解。
2．熟悉离散信号和系统的时域特性。
3.熟悉线性卷积的计算和编程方法：用卷积法观察和分析系统响应的时域特性。
4．掌握序列傅氏变换的计算机实现方法，利用序列的傅氏变换对离散信号、系统及系统响应进行频域分析。
二、实验原理1．连续时间信号的采样这有助于理解信号从时域到频域的变化，也有助于理解信号从时域到时域的变化。
对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为该信号和个周期冲激脉冲的乘积，即a（t）？xa（t）m（t）（1－1）x？A（T）是连续信号Xa（T）的理想采样，m（T）是周期脉冲，其中XM（T）？N（t？nt）（1－2）它也可以用傅立叶级数表示为：1.吉咪？stm（t）？？e（1－3）tn其中t为采样周期，?s?2?/t是采样角频率。
设xa(s)是连续时间信号xa(t)的双边拉氏变换，即有：xa（s）xa（t）e？stdt（1－4）a(t)的拉氏变换为此时理想采样信号x??1?(s)?x?a(t)edtxa(s?jm?s)（1－5）xa?tmst??作为拉普拉斯变换的特例，信号理想采样的傅里叶变换1xa(j?)??xa?j(??m?s)?（1－6）tm从方程（1-5）和（1-6）可以看出，信号理想采样后的频谱是原始信号频谱的周期扩展，其扩展周期等于采样频率。
根据香农采样定理，如果原始信号是带限信号，且采样频率高于原始信号最高频率分量的两倍，则采样后不会出现频率混淆。
在计算机处理时，不采用式（1－6）计算信号的频谱，而是利用序列的傅立a（t）？Xa（T）m（T），根据z变量叶变换计算信号的频谱，并定义序列x（n）？xa（新界）？根据X变换的定义，序列X（n）的Z变换可以得到：X（Z）？Nx（n）zn（1－7）以ej?代替上式中的z，就可以得到序列x(n)的傅立叶变换x(e)?j?nx(n)e???j?n（1－8）式（1-6）和式（1-8）具有以下关系：(j)x(ej)x（1－9）at由式（1－9）可知，在分析一个连续时间信号的频谱时，可以通过取样将有将相关性的计算转化为序贯傅里叶变换的计算。
数字信号处理课程仿真大作业
数字信号处理课程仿真大作业一、课程设计题目：基于MATLAB 的利用FFT进行频谱分析二、课程设计目的：1、加深对数字信号处理学习过的基本概念、基本理论和基本方法的理解和掌握；2、学会用MATLAB对信号进行分析和处理，进一步将知识融会贯通；3、加深对FFT原理的理解，学会应用FFT分析信号频谱；4、学会撰写课程设计报告，并应用数字信号处理的基本理论分析结果。
三、课程设计内容：1、自编程序得到一个方波信号（f=50Hz,幅值为1，-1，各半个周期），对其一个周期分别采样256点和1024点，利用基于Matlab 语言所编FFT程序做谐波分析，并与理论分析结果对照。
2、对三角波信号（可以由方波信号求导得到）重复作业一的各项要求。
3、对一、二信号叠加一个白噪声信号（均值为零，方差为0.2）所构成的随机信号用FFT进行频谱分析。
4、对以上结果进行讨论。
5、给出源程序，包含信号如何产生、采样的实现、FFT函数的调用（或自编）、绘图等，给出计算机分析结果的图形截图及理论分析的草图。
四、详细程序及仿真波形：理论分析：用FFT分析周期函数的频谱结构，选择不同的截取长度Ts观察用FFT进行频谱分析时存在的截断效应(频谱泄露和谱间干扰)。
利用matlab的FFT对模拟信号进行谱分析时，只能以有限大的采样频率Fs对模拟信号采样有限点样本序列（等价于截取模拟信号一段进行采样）作FFT变换，得到模拟信号的近似频谱。
其误差主要来自以下因素：(1)截断效应（频谱泄露和谱间干扰）截断效应使谱分辨率（能分辨开的两根谱线间的最小间距）降低，并产生谱间干扰。
(2)频谱混叠失真使折叠频率（Fs/2）附近的频谱产生较大失真。
理论和实践都已证明，加大截取长度Ts可以提高分辨率；另外选择合适的窗函数可降低谱间干扰；而频谱混叠失真要通过提高采样频率Fs或预滤波（在采样之前滤除折叠频率以外的频率成分）来改善。
用FFT 进行频谱谐波理论理论分析：在信号处理中，信号的频谱分析是重要的应用领域之一。
数字信号处理大作业汇总
数字信号处理大作业题目一：利用matlab设计模拟带通巴特沃斯滤波器，要求通带下、上截止频率分别为fhpl=4kHz,fhpu=6kHz，阻带下、上截止频率分别为fhsl=2kHz，fhsu=9kHz，通带最大衰减rp=1dB，阻带最小衰减rs=20dB。
问题分析：（1）该题目中模拟带通滤波器指标：通带下截止频率wpl=2*pi*fhpl，通带上截止频率wpu=2*pi*fhpu通带最大衰减rp=1dB；阻带下截止频率wsl=2*pi*fhsl，阻带上截止频率wsu=2*pi*fhsu；阻带最小衰减rs=20dB。
（2）计算模拟滤波器的阶N和3dB截止频率Wc。
[N,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');其中，wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu]（3）计算模拟滤波器系统函数[Bs,As]=butter(N,Wc,'s');（4）画图检验所设计出模拟滤波器是否满足指标要求。
原始MATLAB程序：fhpl=4000;fhpu=6000;fhsl=2000;fhsu=9000;wpl=2*pi*fhpl;wpu=2*pi*fhpu;wsl=2*pi*fhsl;wsu=2*pi*fhsu;wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,Wc,'s');f=1:20:15000;w=2*pi.*f;[H,WH]=freqs(B,A,w);H=20*log10(abs(H));plot(f/1000,H),grid onxlabel('频率(KHz)');ylabel('幅度(dB)');结果图分析：设计出的数字滤波器的幅频响应如上图所示。
上下通带为4kHz和6kHz，上下阻带为1kHz和9kHz，通带最大衰减为1dB，阻带最大衰减为20dB。
数字信号处理大作业
数字信号处理大作业班级学号姓名陈志豪一．要求本次作业要求对一段音乐进行处理，该音乐包含了蜂鸣噪声，根据该段音乐，我们需处理以下问题：1. 利用matlab软件对audio1211.wav音频信号进行数字信号采样，分别对采样后的信号进行时/频域分析，并提供仿真图和分析说明；2. 设计合理的数字滤波器，滤去音频信号中的蜂鸣音，给出详细设计流程，并提供频域仿真图和分析说明；3. 将数字滤波后的数字信号转换成wav格式音频文件二．分析(1）通过播放所给音乐文件，很明显能听出wav文件中包含蜂鸣噪音，所以我们应该先分析频谱。
在matlab下可以用函数wavread/audioread读入语音信号进行采样，我们可以通过wavread得到声音数据变量x和采样频率fs、采样精度nbits，在读取声音信号之后，利用读出的采样频率作为参数，这段音频读出的采样精度为16，fs为44100hz，所以我们将此后采集时间、fft的参数设置为fs，也就是44100hz。
最后我们通过plot函数绘制出了音频信号与时间的关系图pic1，使用fft函数进行fft处理。
处理后的信号频谱pic2，如下所示图1.音频信号与时间的关系图从图1横坐标我们看到t在9-10s之间截止，与我们在音乐播放器中显示的时间一致。
图2.fft之后得到的频域分析结果图3.噪声读取图2为运用fft后得到的处理结果，可以从中读取到，在293.7hz、4671hz附近幅值突然增大，可以确定为噪声干扰。
所以我们应该针对频率附近进行滤波。
如果针对性进行滤波处理，应该使用低通滤波器进行处理，去除这部分的噪音。
之后需要选定滤波器并进行程序设计，在4671hz附近进行滤波,去除蜂鸣杂音。
（2）我们需要对蜂鸣音进行除去，自然需要用到滤波器。
所以第二步我们需要设计滤波器并给出详细流程。
在第一问的频谱分析中，通过FFT我们已经知道噪音所在，所以我们需要针对这个问题设计参数。
在这里我们选用巴特沃斯低通滤波器进行处理，我们需要设定好的参数有通带边界频率、阻带边界频率、通带最大衰减和通过阻带的最小分贝数（由buttord 在matlab定义得）。
(1077)数字信号处理大作业1
h=fft(x,1024);%做1024点的快速傅里叶变换，满足频域抽样定理
ff=1000*(0:511)/1024;%将数字频率转换为模拟频率，单位为Hz
plot(ff,abs(h(1:512)));%显示信号的幅度谱，由于对称性，只显示一半
答：
\
西南大学网络与继续教育学院课程考试答题卷
2016年6月
课程名称【编号】：数字信号处理【1077】类别：网教专升本
专业：电气工程及其自动化
（横线以下为答题区）
答题不需复制题目，写明题目编号，按题目顺序答题
一、简答题。
1.答：
二、计算题。
1.答：
三、编程题。
1.答：t= -1:0.01:1;%以0.01秒周期进行抽样，并加矩形窗截断，满足抽样定理
数字信号处理教程之大作业
数字信号处理教程之大作业郭航（2014212596）1）解：参考书p3862）解：参考书p3961.数字滤波器通带截止频率π/5rad 通带最大衰减3dB 阻带截止频率3*π/5rad 阻带最小衰减20dB2.频率预畸变（T=2）047121.37638192tan tan6232910.32491969tan tan1032s 102p p===Ω===Ωπωπωs793.159398.0456.23854.23*8187.0*331*9512.0*3311111211231231231311221131231131213121a 3132221112.031105.031123112131112121)(1.0))(()()())(()()()()(2,,,)2()(--s )(21s 2)21122(312521)(+-----------=----=---==-=-=+=+===-==⇒-=-==-====⇒--+=-=+-+=+-+=++=--------------∑∑∑z z z z z z z z z z e zez e z e k z e A nT nT a t t tt Nk t s k a k kk a T T T k s Kk z H sT e en u nT h n h e e t u t u e e t u e A t h s s A A s s s A s H s s s s s s H 则有：部分分式形式：3.设计其系统函数（p355-（7.5.24））593154531.125392584.1997697634.1) 6232910.32491969 047121.37638192lg(2/)110110(lg )lg(2/)110110(lg 3.021.01.0==⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡ΩΩ--≥p s R A s s N所以 N=2 查表7.4得14142136.11)(2a ++=s s s H4.求数字滤波器的系统函数4363449349.0463.15434211047121.37638192110*21.0c ==-Ω=ΩNA ss1903969022.0436*******.0*4142136.11903969022.04142136.1)()s (2222++=Ω+Ω+Ω==Ωs s s s H H cc c sa lp c16170849412.01903969022.0001903969022.0210210======e e e d d d根据 表7.9 得807481843.1)(3171882269.0/)(8958353866.0/)22(1053382101.0/)(2106764203.0/)22(1053382101.0/)(221022102220122102220122100=++==+-=-=-==+-==-==++=c e c e e R R c e c e e B R c e e B R c d c d d A R c d d A R c d c d d A21212211221103171882269.08958353866.011053382101.021********.010********.01)(--------+-++=++++=zz z z z B z B zA z A A z HT=2; %设置采样周期为2fs=1/T; %采样频率为周期倒数Wp=0.2*pi/T;Ws=0.6*pi/T; %设置归一化通带和阻带截止频率Ap=3;As=20; %设置通带最大和最小衰减[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Ap,As,'s'); %调用butter函数确定巴特沃斯滤波器阶数[B,A]=butter(N,Wc,'s'); %调用butter函数设计巴特沃斯滤波器W=linspace(0,pi,400*pi); %指定一段频率值hf=freqs(B,A,W); %计算模拟滤波器的幅频响应subplot(2,1,1);plot(W/pi,abs(hf)/abs(hf(1))); %绘出巴特沃斯模拟滤波器的幅频特性曲线grid on;title('巴特沃斯模拟滤波器');xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Magnitude');[D,C]= bilinear (B,A,fs); %调用双线性变换法Hz=freqz(D,C,W); %返回频率响应subplot(2,1,2);plot(W/pi,abs(Hz)/abs(Hz(1))); %绘出巴特沃斯数字低通滤波器的幅频特性曲线grid on; title('巴特沃斯数字滤波器');xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Magnitude');wp=0.2*pi;ws=0.6*pi;Rp=3;As=20;ripple=10^(-Rp/20);Attn=10^(-As/20);Fs=0.5;T=1/Fs;Omgp=(2/T)*tan(wp/2);Omgs=(2/T)*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s')[ba1,aa1]=butter(n,Omgc,'s');[bd,ad]=bilinear(ba1,aa1,Fs)[sos,g]=tf2sos(bd,ad)[H,w]=freqz(bd,ad);dbH=20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H)));subplot(2,2,1),plot(w/pi,abs(H));ylabel('|H|');title('幅度响应');axis([0,1,0,1.1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0,Attn,ripple,1]); gridsubplot(2,2,2),plot(w/pi,angle(H)/pi);ylabel('＼phi');title('相位响应');axis([0,1,-1,1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-1,0,1]);gridsubplot(2,2,3),plot(w/pi,dbH);title('幅度响应(dB)');ylabel('dB');xlabel('频率(＼pi)');axis([0,1,-40,5]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-15,-1,0]); gridsubplot(2,2,4),zplane(bd,ad);axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);title('零极图');n =2Omgc =0.4363bd =0.1053 0.2107 0.1053ad =1.0000 -0.8958 0.3172sos =1.00002.0000 1.0000 1.0000 -0.8958 0.3172g =0.1053。
数字信号处理大作业模板
数字信号处理作业设计报告一、目的1.增进对MATLAB的认识，加深对数字信号处理理论方面的理解。
2.掌握数字信号处理中IIR和FIR滤波器的设计。
3.了解和掌握用MATLAB实现IIR和FIR滤波器的设计方法、过程，为以后的设计打下良好基础。
二、数字信号处理课程设计1.IIR（无限脉冲响应）模拟滤波器设计（1）设计题目：巴特沃斯低通滤波器设计（2）设计要求：（通带最大衰减Rp=2，阻带最小衰减Rs=40，通带边界频率Wp=1500hz，阻带边界频率Ws=4200hz，滤波器类型：巴特沃斯低通滤波器）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）2.IIR（无限脉冲响应）数字滤波器设计（1）设计题目：切比雪夫I型数字高通滤波器（2）设计要求：（通带最大衰减Rp=2db，阻带最小衰减Rs=30db，通带边界频率Wp=700hz，阻带边界频率Ws=500hz，采样频率fs=1khz，滤波器类型：切比雪夫I型数字高通滤波器）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）3.FIR（有限脉冲响应）数字滤波器设计（1）设计题目：（2）设计要求：（通带最大衰减Rp，阻带最小衰减Rs，通带边界频率Wp，阻带边界频率Ws，窗函数类型等）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）4、利用FFT进行频谱分析（1）设计要求：（满足条件的序列x(n)等）（2）设计原理：（3）Matlab源程序：（程序要有说明）（4）结果和仿真波形：（要有matlab图形和文字分析）三、总结（收获与体会）四、参考文献注：红字为说明，有错漏之处自行更正。
数字信号处理大作业
数字信号处理上机实验学院：电子工程学院班级：021061学号: 02106013姓名：岳震震实验一：信号、系统及系统响应02106013 岳震震一，实验目的(1) 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解。
(2)熟悉时域离散系统的时域特性。
(3)利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
(4)掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
二，实验原理与方法(1) 时域采样。
(2)LTI系统的输入输出关系。
三，实验内容及步骤(1)认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。
(2)编制实验用主程序及相应子程序。
①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列：a .Xa(t)=Ae-at sin(Ω0t)U(t)b.单位脉冲序列：xb(n)=δ(n)c.矩形序列：xc(n)=RN(n),N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。
本实验要用到两种FIR系统。
a .ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。
可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。
conv用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0开始。
调用格式如下：y=conv(x,h)调通并运行实验程序，完成下述实验内容：①分析采样序列的特性。
a. 取采样频率fs=1 kHz, 即T=1 ms。
b.改变采样频率，fs=300Hz，观察|X(ejω)|的变化，并做记录(打印曲线)；进一步降低采样频率，fs=200Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录(打印)这时的|X(ejω)|曲线。
②时域离散信号、系统和系统响应分析。
a.观察信号xb(n)和系统hb(n)的时域和频域特性；利用线性卷积求信号xb(n)通过系统hb(n)的响应y(n)，比较所求响应y(n)和hb(n)的时域及频域特性，注意它们之间有无差别，绘图说明，并用所学理论解释所得结果。
数字信号处理作业及答案(全)
数字信号处理作业(1)1、画出离散信号的波形 （1）)2(3)3(2)(1++-=n n n x δδ （2）)2()(2+-=n u n x （3）)5()()(3--=n u n u n x（4）)()()(214n u n x n ⋅= （5）)()25.0sin(3)(5n u n n x ⋅⋅=π2、设x (n )、y (n )分别为系统的输入、输出变量，根据定义确定系统是否为：（1）线性，（2）稳定，（2）因果 ① )()]([ )(2n ax n x T n y == ② b n x n x T n y +==)()]([ )(③ )0()()]([ )(00>-==n n n x n x T n y ④ ∑+-=>=)0()( )(0n n n n m n m x n y3、已知:描述系统的差分方程为 )()1(5- )(n x n y n y =- 且初始条件为： 0)1(=-y 求：系统的单位冲激响应h (n )4、已知：线性时不变系统的单位脉冲响应为 10 , )( )(<<⋅=a n u a n h n 求：该系统的单位阶跃响应。
数字信号处理作业(1)解答1、画出离散信号的波形 （1）)2(3)3(2)(1++-=n n n x δδ （2）)2()(2+-=n u n x （3）)5()()(3--=n u n u n x（4）)()()(214n u n x n ⋅= （5）)()25.0sin(3)(5n u n n x ⋅⋅=π2、设x (n )、y (n )分别为系统的输入、输出变量，根据定义确定系统是否为：（1）线性，（2）稳定，（3）因果因果：输出只取决于当前和之前的输入。
线性移不变系统的因果的充要条件：h (n )＝0 ， n < 0稳定系统：有界输入产生有界输出。
线性移不变系统稳定的充要条件：∞<=∑∞-∞=P n h m )(① )()]([ )(2n ax n x T n y ==（非线性，稳定，因果） ② b n x n x T n y +==)()]([ )(（非线性，稳定，因果） ③ )0( )()]([ )(00>-==n n n x n x T n y （线性，稳定，因果） ④ )0( )( )(0>=∑+-=nm x n y n n n n m （线性，稳定，非因果）注意：非线性系统的稳定、因果只能按定义判断，不能按线性、移不变系统的h (n )特点判断。
数字信号处理大题(含答案)
四、计算题（每小题10分，共40分）1.已知11257()252z X z zz----=-+，求出对应X(z)的各种可能的序列表达式。
解： X (z )有两个极点：z 1=0.5，z 2=2， 因为收敛域总是以极点为界，因此收敛域有三种情况： |z |<0.5，0.5<|z |<2，2<|z |。
对应三种不同的原序列。
-----------3分0.521()R e s[(),0.5]R es[(),2](57)(57)(0.5)(2)2(0.5)(2)2(0.5)(2)1[3()2](1)2nnz z n nx n F z F z z zz zz z z z z z u n ==+=----=--------=-⋅+-- ------------3分11()3()()2(1)2n nx n u n u n +=⋅--- ------------------------2分11 ()32()2n nx n u n +⎡⎤⎛⎫=⋅+⎢⎥ ⎪⎝⎭⎢⎥⎣⎦------------------------2分2.用Z 变换法解下列差分方程：y (n )－0.9y (n －1)=0.05u (n )，n < 0时y (n )=0。
解：11111()0.9()0.0510.05()(10.9)(1)Y z Y z z zY z z z -----=-=-- ------------------------4分()110.050.05()R e s[(),0.9]R e s[(),1](0.9)0.10.1 0.50.90.5n n y n F z F z ++=+=+-=-⋅+ ------------------------3分n <0时， y (n )=0最后得到 y (n )=［－0.5 · (0.9)n +1+0.5］u (n ) ------------------------3分3.设计一个巴特沃斯低通滤波器， 要求其通带截止频率f p=12 kHz ，阻带截止频率f s=24 kHz ，f p 处最大衰减为3dB ，阻带最小衰减a s=15dB 。
哈工大数字信号处理大作业 (2)(word文档良心出品)
数字信号处理上机实验报告学号：姓名:实验题目一1. 实验要求：序列卷积计算（1）编写序列基本运算函数，序列相加、相乘、翻转、求和；（2）使用自定义函数计算序列线性卷积，并与直接计算结果相比较。
两个序列分别为：() 1,05 0,others n nx n≤≤⎧=⎨⎩，()2,030,othersn nx n≤≤⎧=⎨⎩2. 实验过程和步骤：包含题目分析，实验程序和流程图（程序要有必要的注释）3. 实验结果和分析：包含程序运行结果图，结果分析和讨论(一)基本运算函数1.原序列2.序列相加序列相加程序function [y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)%implements y(n)=x1(n)+x2(n)%---------------------------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = sum sequence over n, which includes n1 and n2% x1 = first sequence over n1% x2 = second sequence over n2 (n2 can be different from n1)%n=min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); %duration of y(n) y1=zeros(1,length(n));y2=y1;y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; %x1 with duration of y y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; %x2 with duration of y y=y1+y2; %sequence addition3.序列相乘序列相乘程序function [y,n]=sigmult(x1,n1,x2,n2)%implements y(n)=x1(n)*x2(n)%---------------------------------------------% [y,n] = sigmult(x1,n1,x2,n2)% y = product sequence over n, which includes n1 and n2% x1 = first sequence over n1% x2 = second sequence over n2 (n2 can be different from n1)%n=min(min(n1),min(n2)):m(min(n1),min(n2)) %duration of y(n)y1=zeros(1,length(n));y2=y1;y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; %x1 with duration of y y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; %x2 with duration of y y=y1.*y2; %sequence multiplication4.序列翻转序列翻转程序function [y,n]=sigfold(x, n)%implements y(n)=x(-n)%--------------------------------------------- % [y,n] = sigfold(x,n)%y=fliplr(x);n=-fliplr(n);5.序列移位序列移位程序function [y,n]=sigshift(x,m,n0)%implements y(n)=x(n-n0)%--------------------------------------------- % [y,n] = sigshift(x,m,n0)%n=m+n0;y=x;主程序x1=[0:5];x2=[0,1,2,3];n1=0:5;n2=0:3;%N=n1+n2-1;figure(1)subplot(211)stem(x1)xlabel('x1')subplot(212)stem(x2)xlabel('x2')title('原序列')x= sigadd(x1,n1,x2,n2);figure(2)stem(x)xlabel('x1+x2')title('序列相加')figure(3)[x,n] = sigfold(x1,n1);stem(n,x)xlabel('x1(-n)')title('序列翻转')[x,n] = sigshift(x,n,2);figure(4)stem(n,x)xlabel('x1(-n+2)')title('序列移位')x= sigmult(x1,n1,x2,n2);figure(5)stem(x)title('序列相乘')xlabel('x1*x2')(二)自定义函数计算线性卷积1.题目分析使用上一题中的序列相乘、翻转和求和子函数计算线性卷积，并与这直接用conv 函数计算的线性卷积结果相比较。
西电数字信号处理大作业
实验一、信号的采样clc,clear;dt=0.001;tf=6;t=0:dt:tf;xa=sqrt(t)+cos(t);T=0.5;n=0:tf/T;x=sqrt(n*T)+cos(n*T);figure(1)subplot(2,1,1)plot(t,xa),grid on ;title('original image')subplot(2,1,2)stem(n*T,x),grid on ,title('digital image')实验二、信号与系统的时域分析差分方程为)()2()1()(21n bx n y a n y a n y +----=，其中8.01-=a ，64.02=a ，866.0=b 。
系统单位脉冲响应)(n ha1=-0.8;a2=0.64;b=0.866;ys=0;xn=[1,zeros(1,49)];B=1;A=[1,a1,a2];xi=filtic(B,A,ys);yn=filter(B,A,xn,xi);n=0:length(yn)-1;subplot(1,1,1);stem(n,yn,'.')title('(a)');xlabel('n');ylabel('y(n)')输入x(n)=cos(n)T=0.1;z=cos(n*T);zn=conv(yn,z); figure(2);n1=1:99;stem(n1,zn,'.')实验三、系统的频域和Z域分析程序代码（画出dtft的幅度和频率谱）clc,clear;n=0:1:7;x=(0.9*exp(j*pi/3)).^n;w=0:pi/200:pi;X=x*exp(-j).^(n'*w);realX=real(X);imagX=imag(X);angX=angle(X);magX=abs(X);subplot(2,2,1);plot(w/pi,magX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('magnitude part');subplot(2,2,2);plot(w/pi,realX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('real part');subplot(2,2,3);plot(w/pi,imagX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('imaginary part');subplot(2,2,4);plot(w/pi,angX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('angel part');clc,clear;a=[1,-0.5,0.06];b=[1,1,0];m=0:length(b)-1;l=0:length(a)-1;w=0:pi/500:pi;num=b*exp(-j*m'*w);den=a*exp(-j*l'*w);H=num./den;magH=abs(H);angH=angle(H);H1=freqz(b,a,w);magH1=abs(H1);angH1=angle(H1);subplot(2,2,2);plot(w/pi,angH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('Ïàλrad/w');subplot(2,2,1);plot(w/pi,magH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('·ù¶È|H|');subplot(2,2,3);plot(w/pi,magH1);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('·ù¶È|H1|');subplot(2,2,4);plot(w/pi,angH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('Ïàλrad/w');axis([0,1,-0.8,0]); figure(2);zplane(b,a);实验四、信号的频谱分析程序代码clc,clear;n=0:7;k=0:7;N=8;w=n*(2*pi)/8;x=(0.9*exp(j*pi/3)).^n;X1=[x zeros(1,8)];X2=[X1 zeros(1,16)];XK=x*exp(-j*k'*w);k1=0:15;n1=0:15;w1=n1*(2*pi)/16;XK1=X1*exp(-j*k1'*w1);k2=0:31;n2=0:31;w2=n2*(2*pi)/16;XK2=X2*exp(-j*k2'*w2);w3=0:pi/200:2*pi;X=x*exp(-j*n'*w3);magX=abs(X);angX=angle(X);magXK=abs(XK);angXK=angle(XK);magXK1=abs(XK1);angXK1=angle(XK1);magXK2=abs(XK2);angXK2=angle(XK2);subplot(4,2,1);plot(w3/pi,magX);xlabel('w/pi');ylabel('·ù¶È|X|');grid on;subplot(4,2,2);plot(w3/pi,angX);xlabel('w/pi');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,3);stem(n,magXK);xlabel('K');ylabel('·ù¶È|XK|');subplot(4,2,4);stem(n,magXK);xlabel('K');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,5);stem(n1,magXK1);xlabel('K1');ylabel('·ù¶È|XK1|'); subplot(4,2,6);stem(n1,magXK1);xlabel('K1');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,7);stem(n2,magXK2);xlabel('K2');ylabel('·ù¶È|XK2|'); subplot(4,2,8);stem(n2,magXK2);xlabel('K2');ylabel('Ïàλrad/pi');实验五、IIR数字滤波器设计IIR汉宁窗低通高通低通巴特沃斯通带截止频率wp=0.2pi 通带最大衰减R=1dB阻带截止频率wp=0.35pi 阻带最大衰减R=10dBclc,clear;Wp=0.2;Ws=0.35;Rp=1;Rs=100;[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc)w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);;ang=angle(H);H=20*log10(abs(H))subplot(4,2,1); plot(w/pi,H) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('µÍͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,2);plot(w/pi,ang);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')[Bz1,Az1]=butter(N,Wc,'high')w=0:0.1:pi;[H1,w2]=freqz(Bz1,Az1,w);ang1=angle(H1);H1=20*log10(abs(H1))subplot(4,2,3); plot(w/pi,H1) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('¸ßͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,4);plot(w/pi,ang1);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz2,Az2]=butter(N2,Wc1,'stop')w=0:0.1:pi;[H2,w3]=freqz(Bz2,Az2,w);ang2=angle(H2);H2=20*log10(abs(H2))subplot(4,2,5); plot(w/pi,H2) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´ø×èÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,6);plot(w/pi,ang2);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz3,Az3]=butter(N2,Wc1)w=0:0.1:pi;[H3,w4]=freqz(Bz3,Az3,w);ang3=angle(H3);H3=20*log10(abs(H3))subplot(4,2,7); plot(w/pi,H3) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´øͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,8);plot(w/pi,ang3);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')切比雪夫1型通带截止频率wp=0.7pi 通带最大衰减R=1dB阻带截止频率wp=0.5pi 阻带最大衰减R=40dBclc,clear;Wp=0.7;Ws=0.5;Rp=1;Rs=40;[N,Wpo]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=cheby1(N,Rp,Wpo)w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);ang=angle(H);H=20*log10(abs(H))subplot(4,2,1); plot(w/pi,H) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('µÍͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,2);plot(w/pi,ang);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')[Bz1,Az1]=cheby1(N,Rp,Wpo,'high');w=0:0.1:pi;[H1,w2]=freqz(Bz1,Az1,w);ang1=angle(H1);H1=20*log10(abs(H1))subplot(4,2,3); plot(w/pi,H1) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('¸ßͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,4);plot(w/pi,ang1);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wpo1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz2,Az2]=cheby1(N2,Rp,Wpo1,'stop')w=0:0.1:pi;[H2,w3]=freqz(Bz2,Az2,w);ang2=angle(H2);H2=20*log10(abs(H2))subplot(4,2,5); plot(w/pi,H2) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´ø×èÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,6);plot(w/pi,ang2);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wpo1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz3,Az3]=cheby1(N2,Rp,Wpo1)w=0:0.1:pi;[H3,w4]=freqz(Bz3,Az3,w);ang3=angle(H3);H3=20*log10(abs(H3))subplot(4,2,7); plot(w/pi,H3) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´øͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,8);plot(w/pi,ang3);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')实验六、FIR数字滤波器设计FIR汉宁窗低通高通低通% 采用Hamming窗设计一个带阻FIR滤波器阻带：0~0.5pi，阻带最小衰减Rs=40dB；通带：0.5~pi，通带最大衰减：Rp=1dB。
数字信号处理大作业(matlab仿真)
《动态数据处理》综合作业2019.1.20目录1 差分方程求解 (3)1.1 基本原理 (3)1.2 测试程序 (4)1.3 运行结果 (4)2 线性卷积 (5)2.1 基本原理 (5)2.2 测试程序 (7)2.3 运行结果 (8)3 DFT与IDFT程序设计 (9)3.1 基本原理 (9)3.2 测试程序 (11)3.3 运行结果 (13)4 基于Hilbert变换的信号包络提取 (14)4.1 基本原理 (14)4.2 测试程序 (15)4.3 运行结果 (17)5 基于窗函数法的FIR滤波器设计 (17)5.1 基本原理 (17)5.2 测试程序 (19)5.3 运行结果 (21)6 相关函数估计 (23)6.1 基本原理 (23)6.2 测试程序 (24)6.3 运行结果 (25)7 基于分段平均的功率谱估计 (25)7.1 基本原理 (25)7.2 测试程序 (27)7.3 运行结果 (28)8 源程序 (29)8.1 差分方程 (29)8.2 线性卷积 (29)8.3 离散傅里叶变换 (30)8.4 基于窗函数的FIR滤波器 (31)8.5 自相关函数 (34)8.6 welch法功率谱估计 (34)1 差分方程求解1.1 基本原理一个线性移不变离散系统可以用一个常系数线性差分方程来描述：其中，、为方程的系数（k=1，…，N；r=0，…，M）。
若给定输入信号及系统的初始条件，则可求出系统的输出，即方程的解。
利用Z变换求解差分方程，在初始条件为零的情况下：1.2 测试程序已知离散系统的差分方程为，输入信号为，求系统响应。
测试程序如下：clc;clear alla=[1,-3/4,1/8];b=[1,1/3,0]; %输入差分方程系数向量，不足补零对齐n=0:0.1:15;xn=(3/4).^n; %输入激励信号yn=filterRe(b,a,xn); %调用filterRe函数plot(n,xn,'-',n,yn,'k-');xlabel('n');ylabel('x(n),y(n)');title('差分方程');1.3 运行结果运行后得到如下信号图，其中下方为输入信号，上方为输出信号，即系统响应。
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二、设计内容
1．语音信号的采集：
利用 windows 下的录音机软件， 录制声音 “电气系” ， 时长约为 1 秒。 然后在 MATLAB 软件平台下，利用函数 wavread 对信号进行采样，记录采样频率和采样位数。结果如下 图所示：
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501 >> N=N+1; %对高通滤波器，N 需要取偶数 >> Wn=(wp+ws)/2; %截止频率取两个边界的中点 b=fir1(N,Wn/pi,'high',hamming(N+1)); %设计 FIR 滤波器 [H,f]=freqz(b,1,512,12500); %采样频率为 2500Hz subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))); title('Hamming 窗的高通滤波器幅频响应'); subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); title('Hamming 窗的高通滤波器相频响应');
由此可得到
采样频率 Fs：44100 Hz
采样位数 bits：16 Bits
2.语音信号的频谱分析
语音信号时域波形如下图 （由以下函数语句得到 >> [y,Fs,bits] = wavread('C:\Documents and Settings\janet\桌面\电气系.wav'); >> plot (y, 'DisplayName','y', 'YDataSource', 'y'); figure(gcf)）
三、参考文献
1. 2. 3. 《数字信号处理的 MATLAB 实现》 ，万永革编著，北京-科学出版社 2007 《数字信号处理及 MATLAB 实现》 ，余成波等编著，北京-清华大学出版社 2005 《数字信号处理:基础与应用》 ，张延华, 姚林泉, 郭玮编著，北京-机械工业出版社 2005
四、收获与体会
3. 设计数字滤波器和画出频率响应
用 fir1 函数进行 FIR 滤波器的窗函数设计： 低通滤波器： 性能指标：fp=1kHz，fs=1.2k Hz，s=40dB，p=1dB，采样频率 2.5kHz, 采用 Hamming 窗 根据参数，输入如下程序： wp=1000/2500*pi; ws=1200/2500*pi; %滤波器的边界频率 wdelta=ws-wp; %过渡带宽 N=ceil(8*pi/wdelta);%求最小阶数，根据 Hamming 窗的主瓣宽 Wn=(wp+ws)/2; %截止频率取两个边界的中点 b=fir1(N,Wn/pi,hamming(N+1)); %设计 FIR 滤波器 [H,f]=freqz(b,1,512,2500); %采样频率为 2500Hz subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))); title('Hamming 窗的低通滤波器幅频响应'); subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); title('Hamming 窗的低通滤波器相频响应');
带通滤波器：
性能指标： fp1=1200 Hz， fp2=3000 Hz， fc1=1000 Hz， fc2=3200 Hz， s=100dB， p=1dB 用切比雪夫 1 型滤波器设计，程序如下： Fs=10000; %采样频率 wp=[1200 3000]*2/Fs; ws=[1000 3200]*2/Fs; Rp=1; Rs=100; Nn=128; %显示滤波器频率特性的数据长度 [N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs);%求最小阶数与归一化截止频率 [b,a]=cheby1(N,Rp,Wn); %设计数字滤波器 [H,f]=freqz(b,a,Nn,Fs); %求得滤波器的频率特性 subplot(2,1,1);plot(f,20*log10(abs(H))), title('切比雪夫 1 型带通滤波器幅频特性');grid on; subplot(2,1,2);plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))) title('切比雪夫 1 型带通滤波器相频特性');grid on; 上述 FIR 数字滤波器和 IIR 数字滤波器的频率响应如下图所示：
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由上述图片比较，可明显得出 FIR 滤波器与 IIR 滤波器的区别： IIR 滤波器相位特性不好，不易控制；而 FIR 数字滤波器具有严格的相位特性。
带通滤波器：
性能指标：fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，采样频率 8000Hz，阶数 150 根据参数，输入程序： wp=[1200/8000 3000/8000]; N=150; %选择足够大的阶数以确保旁瓣的衰减幅度达到要求 b=fir1(N,wp); [H,f]=freqz(b,1,512,8000); subplot(2,1,1),plot(f,20*log10(abs(H))); title('FIR 的带通滤波器幅频响应'); subplot(2,1,2),plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))); title('FIR 的带通滤波器相频响应'); 用双线性变换法设计 IIR 滤波器 低通滤波器： 性能指标：fp=1000Hz，fs=1200 Hz， s=100dB，p=1dB 根据参数，输入程序： Fs=2500; %采样频率 wp=2*1000/Fs; ws=2*1200/Fs; Rp=1; Rs=100; Nn=128; %显示滤波器频率特性的数据长度 [N,Wn]=ellipord(wp,ws,Rp,Rs);%求最小阶数与归一化截止频率 [b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn); %设计数字滤波器 [H,f]=freqz(b,a,Nn,Fs); %求得滤波器的频率特性 subplot(2,1,1);plot(f,20*log10(abs(H))), title('椭圆型低通滤波器幅频特性');grid on; subplot(2,1,2);plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))) title('椭圆型低通滤波器相频特性');grid on;
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[b,a]=cheby1(N,Rp,Wn,'high'); %设计数字滤波器 [H,f]=freqz(b,a,Nn,Fs); %求得滤波器的频率特性 subplot(2,1,1);plot(f,20*log10(abs(H))), title('切比雪夫 1 型高通滤波器幅频特性');grid on; subplot(2,1,2);plot(f,180/pi*unwrap(angle(H))) title('切比雪夫 1 型高通滤波器相频特性');grid on;
高通滤波器：
性能指标：fc=4.8kHz，fp=5kHz , s=40dB,p=1dB,采样频率 12.5kHz，采用 Hamming 窗 根据参数，输入程序： >> wp=5000/12500*pi; ws=4800/12500*pi; %滤波器的边界频率 wdelta=-ws+wp; %过渡带宽 N=ceil(8*pi/wdelta)%求最小阶数，根据 Hamming 窗的主瓣宽 N=
这一段时间，常常背着电脑到图书馆查资料，看教程，学用 Matlab 软件，无形中掌握了很多东 西，比如几种模拟滤波器的原理，特性及其在 matlab 中对应的函数等，虽然在报告里没有体现出来， 但毕竟是自己努力后的收获。 整个过程尽管我很用心的做， 但鉴于学识能力有限， 报告终究和 “完美” 还有一段距离，而这个过程自己真正付出并有深刻的体会，所以心情一样是很充实的。 本设计仅设计了滤波器， 却没有对语音信号进行滤波并比较几种滤波器的结果， 留下了一点遗憾， 但我会尽快弄懂如何用 Matlab 将输入的语音信号转化为时间的函数，实现上述功能以弥补这个报告 的一点缺陷。 此外，短短它搞透， 也算这次课程设计的一个意外收获吧。这么多的收获远远胜于一个考试所能带来的，老师能选择这样 一种特殊而有效的方式来督促同学真正自主的掌握知识，我觉得我很幸运。
周响
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设计九
一、设计目的
数字信号处理综合设计
1．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； 2．掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法； 3．学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
高通滤波器：
性能指标：fc=4800 Hz，fp=5000 Hz ， s=100dB，p=1dB 用切比雪夫 1 型高通滤波器，程序代码如下： Fs=15000; %采样频率 wp=2*5000/Fs; ws=2*4800/Fs; Rp=1; Rs=100; Nn=128; %显示滤波器频率特性的数据长度 [N,Wn]=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs);%求最小阶数与归一化截止频率